我是中国科学院城市环境研究所(IUE-CAS)助理教授。2025 年于清华大学能源环境经济研究所获得管理科学与工程博士学位,师从张希良教授。2024 年 12 月至 2025 年 6 月,在加州大学伯克利分校加州-中国气候变化研究院担任访问学者,合作导师为戴凡老师与 Daniel Farber 教授。
我的研究涵盖可持续人工智能、气候政策、能源低碳转型,以及资源与环境经济学,工作重心在气候政策的设计与评估以及能源低碳转型。在碳市场制度设计方面,我围绕总量设定规则、行业覆盖、配额分配以及市场稳定机制等核心问题开展了深入分析,并通过学术论文、公开研究报告及政策咨询报告,持续支持中国碳市场的建设。研究还覆盖自愿性碳市场(如林业碳汇)以及以个人碳账户为代表的普惠型减碳机制。目前我正在积极开展人工智能可持续发展方向的研究,重点关注人工智能的能源使用策略以及人工智能系统的气候影响效应。
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管理科学与工程博士, 2025
清华大学
访问学者, 2025
加州大学伯克利分校
Improved forest management (IFM) offset programs reward landowners for the additional carbon sequestered by adjusting forest management practices, but the credibility of the credits issued hinges on how the counterfactual baseline is set. Static baselines fixed at project initiation cannot reflect ex-post changes in regional forest dynamics, making it difficult to distinguish project-driven sequestration from broader trends. This study develops a dynamic ex-post baseline framework that updates regional reference conditions over time using a difference-in-differences design and applies it to IFM projects in California’s Compliance Offset Program. The results show that static baselines tend to systematically over-credit projects, whereas the dynamic baseline approach better aligns issued credits with the actual additional sequestration generated, offering a practical pathway to enhance the environmental integrity of forest-based offset programs and informing the design of similar mechanisms in other jurisdictions, including China.